Databricks MCP

Databricks MCP

 

O Databricks MCP é um servidor de protocolo de contexto de modelo (MCP) que fornece um conjunto de ferramentas poderosas e intuitivas para interagir com seu ambiente Databricks. Ele simplifica o gerenciamento de recursos do Unity Catalog e a execução de consultas, expondo funcionalidades complexas da API Databricks como ferramentas fáceis de usar.

Este projeto foi projetado para ser usado como um agente inteligente ou um backend para aplicações que precisam automatizar tarefas no Databricks.

✨ Recursos

• Gerenciamento de Catálogos: Crie, liste e exclua catálogos do Unity Catalog.
• Gerenciamento de Schemas: Crie, liste, atualize e exclua schemas dentro dos catálogos.
• Gerenciamento de Tabelas: Crie, liste, atualize e exclua tabelas dentro dos schemas.
• Execução de SQL: Execute consultas SQL em seus SQL Warehouses e obtenha os resultados de forma síncrona.
• Inspeção de Recursos: Liste os SQL Warehouses disponíveis em seu workspace.
• Arquitetura Modular: O código é organizado em módulos (catalogs, schemas, tables, queries, resources), facilitando a manutenção e a extensão.
• Credenciais por Requisição: Suporte a credenciais via headers (X-Databricks-Host, X-Databricks-Token) para deploy em produção.
• Configuração Simples: Utilize um arquivo .env para gerenciar suas credenciais do Databricks de forma segura.

🚀 Começando

Siga estas instruções para configurar e executar o Databricks MCP em seu ambiente local.

Pré-requisitos

• Python 3.14+ (ou Docker)
• Acesso a um workspace Databricks com o Unity Catalog habilitado
• Um token de acesso pessoal do Databricks

Instalação Local (Python)

Este projeto utiliza o uv como gerenciador de pacotes e ambientes virtuais.

1. Clone o repositório:

    git clone https://github.com/amslimaa/databricks-mcp.git

    cd databricks-mcp

1. Crie o ambiente virtual e instale as dependências:

    uv pip install -e .

Instalação com Docker

# Build da imagem
docker build -t databricks-mcp .

# Executar o container
docker run -d -p 8080:8080 databricks-mcp

# Ou usar docker-compose
docker-compose up -d

Configuração

Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env na raiz do projeto (para desenvolvimento local):

DATABRICKS_HOST="https://seu-workspace.databricks.net"
DATABRICKS_TOKEN="seu-token-de-acesso-pessoal"

• DATABRICKS_HOST: A URL do seu workspace Databricks.
• DATABRICKS_TOKEN: Seu token de acesso pessoal.

Configuração do Cliente MCP

Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "Databricks MCP": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "http://localhost:8080/mcp",
        "--header",
        "X-Databricks-Host: DATABRICKS_HOST",
        "--header",
        "Authorization: Bearer DATABRICKS_TOKEN"
      ]
    }
  }
}

Gemini:

{
  "mcpServers": {
    "Databricks MCP": {
      "httpUrl": "http://localhost:8080/mcp",
      "headers": {
        "X-Databricks-Host": "${DATABRICKS_HOST}",
        "X-Databricks-Token": "${DATABRICKS_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

VSCode / Cursor:

{
  "mcpServers": {
    "Databricks MCP": {
      "url": "http://localhost:8080/mcp",
      "env": {
        "DATABRICKS_HOST": "https://seu-workspace.databricks.net",
        "DATABRICKS_TOKEN": "dapi..."
      }
    }
  }
}

OpenCode:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "Databricks MCP": {
      "type": "remote",
      "url": "http://localhost:8080/mcp",
      "enabled": true,
      "headers": {
        "X-Databricks-Host": "${DATABRICKS_HOST}",
        "X-Databricks-Token": "${DATABRICKS_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Railway (Produção):

{
  "mcpServers": {
    "Databricks MCP": {
      "url": "https://seu-projeto.up.railway.app/mcp",
      "env": {
        "DATABRICKS_HOST": "https://seu-workspace.databricks.net",
        "DATABRICKS_TOKEN": "dapi..."
      }
    }
  }
}

🛠️ Uso

Desenvolvimento Local

# Modo stdio (para testes)
uv run python main.py stdio

# Modo HTTP (StreamableHTTP)
uv run python main.py

Docker

# Development
docker build -t databricks-mcp .
docker run -d -p 8080:8080 -e PORT=8080 databricks-mcp

# Testar endpoint
curl http://localhost:8080/mcp

Deploy no Railway

1. Conecte o repositório GitHub ao Railway
2. Railway detecta automaticamente o Dockerfile
3. Não é necessário configurar variáveis de ambiente (credenciais vêm do cliente)
4. O endpoint será https://SEU-PROJETO.up.railway.app/mcp

Ferramentas Disponíveis

Aqui está uma visão geral das ferramentas disponíveis, agrupadas por módulo:

📚 Catálogos (catalogs.py)

• list_catalogs(page_token: str = None) -> dict: Lista todos os catálogos no workspace.
• create_catalog(name: str, comment: str = "", ...) -> dict: Cria um novo catálogo.
• delete_catalog(name: str, force: bool = False) -> dict: Exclui um catálogo.
• resource: "catalog://{catalog_name}": Obtém informações detalhadas sobre um catálogo específico.

🗂️ Schemas (schemas.py)

• list_schemas(catalog_name: str) -> dict: Lista todos os schemas em um catálogo.
• create_schema(catalog_name: str, name: str, ...) -> dict: Cria um novo schema.
• update_schema(full_name: str, new_name: str = None, ...) -> dict: Atualiza um schema existente.
• delete_schema(full_name: str) -> dict: Exclui um schema.
• resource: "schema://{catalog_name}.{schema_name}": Obtém informações sobre um schema específico.

⚙️ Recursos (resources.py)

• list_sql_warehouses() -> dict: Lista todos os SQL Warehouses disponíveis para encontrar um warehouse_id.

❓ Consultas (queries.py)

• execute_sql_query(warehouse_id: str, sql_query: str, timeout_seconds: int = 300) -> dict: Executa uma consulta SQL em um warehouse e aguarda o resultado.

📊 Tabelas (tables.py)

• list_tables(catalog_name: str, schema_name: str) -> dict: Lista todas as tabelas em um schema.
• create_table(table_info: Dict) -> dict: Cria uma nova tabela em um schema.
• update_table(full_name: str, updates: Dict) -> dict: Atualiza uma tabela existente.
• delete_table(full_name: str) -> dict: Exclui uma tabela.
• resource: "table://{catalog_name}.{schema_name}.{table_name}": Obtém informações sobre uma tabela específica.

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🤝 Contribuições

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